今の場合、swcとなっていますから、モジュレーションをしなかっただけですね。なっていないと、モジュレーションがかかりません。基本的な質問で恐縮ですが、SPMでMRI画像を解析する際には、VSRAD用のT1画像を撮影する必要があるのでしょうか。それともVSRAD用ではないT1でも良いのか、それともdiffusionでも良いのでしょうか。技師さんの負担が変わるため、質問させていただきました。08:05竹内先生SPMで、T1強調画像を解析する際は、3次元T1強調画像が必要です。VSRADで推奨されているものは、3次元T1強調画像になりますので、そちらで大丈夫です。拡散画像もそれ用の解析法がありますが、VBMでは用いません。3次元T1強調画像はせいぜい7−8分なので、そこまで負担をかけないのではないかと思います。21:03梶本先生ご丁寧に答えていただいてありがとうございます。13:09お気にされなくて大丈夫ですよ。23:08鹿教湯病院で作業療法士をしています。書籍を購入させて頂き、いろいろ勉強させて頂いております。縦断的にリハビリテーションを行った前後での脳変化について解析を試みており、リハビリテーションの効果を表す評価指標の介入後ー介入前の変化量と相関がある脳の部位が知りたいと思っています。書籍に沿って前処理(平滑化)まで行いました。共変量として、その評価指標の介入前を0、介入後の変化量を画像の順番ごとに入れました。その後コントラストベクトルをどのようにすれば良いか自信がありません。1まったく違いますでしょうか?初学者のため方法が違いましたら申し訳ありません。ご教授頂ければ幸いです。縦断データで、変化量と相関をする部分を調べる方法ですが、これは対応のあるt検定ではできないんですね。対応のあるt検定で知ることのできるのは、あくまでも、脳画像において、介入前後で異なる場所がどこかとなります。相関を知るには、画像の差分画像を作成する必要があります。差分画像は主に3種類作ることができます。利用して作成する必要があります。SPCを作成する場合のスクリプトを以下に置いてみました。付加された画像が生成されます。これがSPC画像になりますので、このSPC画像を使って、変化量との相関解析をしていただけたらよいかと思います。丁寧に説明そしてスクリプトまで本当にありがとうございます。無事解析が出来ました。本当にありがとうございました。00:08度々の質問申し訳ありません。学会発表等見据え、もう一度解析をすすめていたところ、自分なりに調べてはおりましたが、分からず2点程質問させて頂ければと思います。介入前の全体量を入れるのがよろしいのでしょうか?周りに質問できる方がおらず、度々で申し訳ありませんが、ご教授頂ければ幸いです。処理を行ったものを使用するという形でよろしいでしょうか?はい、それで大丈夫です。一応、説明しておくと、縦断解析の場合、方法が大きくわけて2つあります。横断解析と同じように行って、その後縦断解析を行う。縦断解析専用の前処理を行ってから解析を行う。先生の場合は1.を選んだことになります。2.の方がいいという人もいますので、つっこまれる可能性はありますが、まずはそこからしたということでもいいかと思います。以下の総説を参考にしていただけたらと思います。私が昔書いた縦断VBMの総説です。介入前の全体量を入れるのがよろしいのでしょうか?不要です。ご推察のように、差分画像は、個々人の全体量は相殺されています。従って、全体量の計算や正規化は不要となります。VBMで全体量を入れるのは、群間比較の結果が、頭の大きさに影響されるのでそれを省きたいというのがあるわけですね。今の場合は、相殺しているので、その問題が消えるので、いれる必要がないということになります。11:32根本先生すぐできるVBMを参考に研究を進めております、辻本と申します。ひとつ気になった点があるので、質問させていただきます。健常者と患者に対するt検定を行うにあたって、共変量として性別、年齢、利き手、正規化するために全脳容量を含めて一般線形モデルにあてはめました。線形回帰を行なった際のボクセルごとの決定係数を取得する方法はございますでしょうか。nifti画像でもmatlabに出力されるデータでも構いません。この場合、正しくモデルが作成できているか判断するための決定係数の基準などはあるのでしょうか。お忙しいところ恐縮ですが、ご教授のほどよろしくお願いいたします。返信が遅くなりました。年齢の決定係数となります。モデルが作成できているかの判断というのはこれだけでは難しいかと思います。最小二乗法で残差が最小になるような係数が決められるということだけですので。matrixをReviewする中で、これらの変数がどれだけ直行しているかを確認することでしょうか。12:44根本先生ご返信ありがとうございます。言葉足らずで申し訳ございません。私が意図していたのは、回帰係数ではなく決定係数(R^2)のことでした。線形回帰を行う際に決定係数があまりにも低いとモデルの当てはまりが良くないと判断することができます。線形回帰を行っているので、説明変数が妥当かどうか、線形性を信じて解析を行って良いのか不安になっておりました。このことについてコメントいただけると幸いです。